소매 앱 사례 연구: 창의적인 사용자 참여 최적화로 신규 사용자 활성화 60% 증가

소매 산업은 지난 몇 년 동안 상당한 성장을 보였고 소매 앱의 인기가 높아지면서 이러한 발전에 중요한 역할을 했습니다. COVID-19 대유행은 소비자가 온라인 쇼핑으로 이동함에 따라 소매 앱의 채택을 더욱 가속화했습니다.

소매 앱은 사용자에게 편의성, 개인화 및 원활한 쇼핑 경험을 제공하여 고객 충성도와 유지율을 높입니다. 소매 업계의 경쟁이 치열해짐에 따라 소매업체는 모바일 기술을 채택하고 경쟁 우위를 유지하는 것이 필수적이 되었습니다.

이 사례 연구에서는 리테일 앱의 최신 산업 배경과 개발 전망을 살펴봅니다. 리테일 앱이 리테일 업계를 어떻게 변화시키고 고객에게 고유한 쇼핑 경험을 제공하는지 살펴보겠습니다. 또한 소매업체가 소매 앱을 구현할 때 직면하는 문제와 이러한 문제를 극복하기 위해 채택할 수 있는 ASO 전략에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 또한 성공적인 리테일 앱 마케팅 팀이 퍼널 분석을 사용하여 신규 사용자 활성화를 60%까지 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줄 것입니다. 이 사례 연구를 통해 우리는 소매업체가 앱 스토어 최적화(ASO ) 의 힘을 활용 하고 소매 앱을 최적화하여 고객 참여, 유지 및 충성도를 높일 수 있는 방법에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 합니다.

앱스토어 최적화(ASO) 결과

위의 전략을 구현한 후 앱 마케팅 팀은 신규 사용자 활성화를 60% 향상시킬 수 있었습니다 . 다음 메트릭은 전략의 성공을 보여줍니다.

• +40% 사용자 등록: 단순화된 온보딩 프로세스와 개인화된 권장 사항 및 제안이 사용자가 등록 프로세스를 완료하도록 장려하는 데 효과적임을 나타냅니다.
• +20% 평균 앱 사용 시간: 사용자가 앱에 더 많이 참여하고 더 쉽게 탐색할 수 있음을 나타냅니다.
• +15% 유지율: 온보딩 중 변경 사항이 사용자 유지에 긍정적인 영향을 미쳤음을 나타냅니다.

앱 스토리

성숙한 소매 앱은 신규 사용자 활성화 감소를 경험했으며 이 지표를 개선하기 위한 전략을 구현해야 했습니다. 그래서 앱은 ASO 전문가의 도움을 받기 위해 ASOWorld를 찾았습니다. 그런 다음 우리 팀은 유입경로 분석을 수행하여 신규 사용자의 이탈을 유발하는 앱 영역을 식별하기로 결정했습니다. 



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앱스토어 최적화(ASO) 챌린지

소매 앱의 신규 사용자 활성화를 60% 개선하는 것은 다음과 같은 몇 가지 이유로 어려운 작업일 수 있습니다.

앱스토어 최적화(ASO) 솔루션

리테일 앱의 경우 리텐션 과 앱 고정성은 중요한 지표입니다. 우리 팀은 고객 수명 주기 전반에 걸쳐 가능한 가장 세분화된 수준에서 유지를 추적합니다. 유지 깔때기의 초기 단계는 최소한의 마찰로 간단한 온보딩 경험을 제공하는 데 중점을 둡니다. 판매자가 앱에 더 익숙해짐에 따라 기능 및 솔루션 측면에서 점진적인 가치를 제공하는 데 중점을 둡니다.

사용자가 앱을 사용하는 빈도는 앱이 사용자의 삶에 가치를 더하는지 여부를 나타내는 지표입니다. 매일 또는 매주 앱을 사용하는 사람들은 분명히 가장 참여도가 높고 유지율이 가장 높습니다.

성장 측면에서 팀은 유지된 사용자 기반이 시간 경과에 따라 확장되는 방식과 각 코호트 내의 참여 수준을 조사합니다. 이를 통해 특정 코호트의 참여가 감소하는 것처럼 보이는 경우 사전 예방적 조치를 취할 수 있습니다.

사용자 탐색을 이해하기 위한 유입경로 만들기

우리 팀은 고객이 다운로드에서 활성화까지의 사용자 여정을 추적하는 퍼널을 만들도록 도왔습니다. 그들은 사용자가 이탈하는 단계를 식별하고 프로세스를 더 원활하게 만들기 위해 앱을 변경했습니다. 예를 들어 등록 프로세스를 간소화하고 필수 필드 수를 줄였으며 앱 속도를 개선했습니다.

⚡ 앱 다운로드를 빠르게 늘리는 방법 - 11가지 효과적인 앱 마케팅 전략

고객 수명 주기의 단계를 기반으로 우리 팀은 사용자 흐름과 제품을 서로 다른 전환 퍼널로 나눕니다. 예를 들어 온보딩 퍼널은 첫 번째 앱 실행부터 처음 몇 건의 거래를 완료할 때까지 사용자에게 초점을 맞춥니다.

또한 특정 제품 기능에 맞는 퍼널을 만들었습니다. 예를 들어 사용자가 첫 번째 SKU를 만들고 제품 수량을 업데이트할 수 있는 퍼널이 있습니다. 각 기능에는 세분화된 수준에서 전환 및 충성도를 측정하는 고유한 유입경로가 있습니다. 

⚡ 앱 스토어 전환율을 높이는 방법? 더 넓은 수준에서 퍼널은 사용자 흐름의 전반적인 상태를 추적하고 제품 및 마케팅 이니셔티브가 퍼널 전환에 영향을 미치는지 여부를 결정하는 데 사용됩니다.

하차 지점 식별

우리 팀은 분석 도구를 사용하여 퍼널에서 드롭 포인트를 식별합니다. 사용자 행동을 분석한 결과 가입 과정에서 많은 사용자가 이탈한 것으로 나타났습니다. 우리는 사용자들이 등록을 위한 요구 사항인 개인 정보 제공을 꺼리는 것으로 나타났습니다.

따라서 이 앱은 필수 필드 수를 줄이고 사용자에게 소셜 미디어 계정을 사용하여 등록할 수 있는 옵션을 제공하여 등록 프로세스를 단순화합니다. 이렇게 하면 가입 프로세스의 마찰이 줄어들고 사용자가 계정을 더 쉽게 활성화할 수 있습니다. 



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사용자 경험 최적화

팀은 사용자에게 보다 개인화된 경험을 제공하여 온보딩 프로세스를 개선했습니다. 그들은 데이터 분석 도구를 사용하여 사용자 행동과 선호도에 대한 통찰력을 얻은 다음 사용자에게 특정 관심사에 맞는 권장 사항과 제안을 제공했습니다.

⚡ 앱 개인화: 앱의 잠재력을 극대화하는 핵심 포인트

팀은 UI/UX를 쉽게 A/B 테스트 할 수 있습니다. 개인화된 경험으로 사용자 경험을 개선하기 위한 변형. 또한 기능 플래그를 사용하면 제품을 더 빠르게 빌드하고 반복할 수 있을 뿐만 아니라 본격적인 앱 릴리스 없이도 새로운 기능을 시작할 수 있습니다. 이렇게 하면 소수의 사용자 그룹을 대상으로 테스트하고 피드백을 기반으로 수정한 다음 최종적으로 모든 사용자에게 배포함으로써 새 기능의 성공 가능성이 높아집니다.

결론

퍼널 분석이 포함된 데이터 기반 접근 방식을 사용하여 소매 앱은 활성화율을 60%까지 높일 수 있었습니다. 앱 마케팅 팀은 사용자가 이탈하는 유입경로 영역을 파악하고 앱을 변경하여 활성화율을 높일 수 있었습니다. 등록 프로세스를 간소화하고 필수 필드 수를 줄였으며 온보딩 프로세스를 최적화하여 사용자에게 개인화된 경험을 제공했습니다.

팀의 노력으로 사용자 참여 및 수익이 증가했으며 앱 마케팅 팀은 앱 성능 개선이라는 목표를 달성할 수 있었습니다.